[发明专利]基于雷达测距识别岸桥的停车方法及系统、服务器及介质

说明书

本发明公开一种基于雷达测距识别岸桥的停车方法及系统、服务器及介质，其利用激光雷达获取车辆附近确定的障碍物点云来计算确定车辆行进位置，通过识别车辆正前方横梁特征点云并对其进行跟踪测距，结合识别点云中横梁特征测距及车身CAN总线获取的速度计算目标停车距离，达到实时描述车辆行进位置的目的，相较现有精准停车技术而言，不需要人为铺设路标，可以连续性的，实时的测量，环境通用性较好。

技术领域

本发明涉及车辆控制以及自动泊车技术领域，具体涉及一种基于雷达测距识别岸桥的停车方法及系统、服务器及介质。

背景技术

在许多场景中，自动驾驶汽车需要达到一次性精准停车，这种一次性停准的操作对人工来说非常困难，即使是经验丰富的司机也是非常难以达到的。现有的精准停车技术往往采用多个非常确定的路标/参考点，通过传感器识别路标来判断汽车所处的相对位置，这种方案思路对路标参考点铺设精度要求较高，尤其是停车位置是经常移动，这种相对位置定位会增加路标铺设的工作量，通用性不是很好。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种无需要人为铺设路标，且环境通用性较好的基于雷达测距识别岸桥的停车方法及系统。

一种基于雷达测距识别岸桥的停车方法，所述基于雷达测距识别岸桥的停车方法包括以下步骤：

S1、在车辆顶部安装激光雷达，实时采集并存储激光雷达扫描得到的点云数据；

S2、当激光雷达在岸桥点云预估区域内检测到岸桥横梁的特征点云时，提取岸桥横梁靠近端点云预估区域内中距离车辆最近的点云的平均坐标；

S3、以平均坐标为中心原点，提取岸桥横梁本体点云预估区域的点云，并将所提取的三维点云投影至XY二维平面；

S4、利用最小二乘原理把投影在XY二维平面的点集拟合成直线，根据直线的斜率计算得到横梁相对车身的倾斜角，进而计算得到车辆与横梁之间的距离；

S5、统计所有参与直线拟合、且与直线之间的距离小于预设阀值的点云数量，是否大于所有参与拟合的点云总数的预设比例；

S6、如果比较结果为小于，判断为直线拟合为异常，则根据上一激光雷达扫描周期得到的车辆与目标停车点之间的精确预估距离计算得到车辆与目标停车点之间的粗略预估距离；

S7、如果比较结果为大于，判断为直线拟合为正常，则根据车辆与横梁之间的距离计算得到车辆与目标停车点之间的粗略预估距离；

S8、对车辆与目标停车点之间的粗略预估距离进行滤波优化得到车辆与目标停车点之间的精确预估距离，将车辆与目标停车点之间的精确预估距离D3与当前车身速度发送给车辆决策控制系统，由车辆决策控制系统对车体进行相应控制，实现精准定点停车。

一种基于雷达测距识别岸桥的停车系统，所述基于雷达测距识别岸桥的停车系统包括以下功能模块：

点云采集模块，用于在车辆顶部安装激光雷达，实时采集并存储激光雷达扫描得到的点云数据；

横梁点云提取模块，用于在激光雷达在岸桥点云预估区域内检测到岸桥横梁的特征点云时，提取岸桥横梁靠近端点云预估区域内中距离车辆最近的点云的平均坐标；

点云拟合模块，用于以平均坐标为中心，提取岸桥横梁本体点云预估区域的点云，将所提取的三维点云投影至XY二维平面，并利用最小二乘原理把投影在XY二维平面的点集拟合成直线；

距离计算模块，用于根据直线的斜率计算得到横梁相对车身的倾斜角，进而计算得到车辆与横梁之间的距离；

点云比例统计模块，用于统计所有参与直线拟合、且与直线之间的距离小于预设阀值的点云数量，是否大于所有参与拟合的点云总数的预设比例；